【LetMeFly】491.递增子序列:两大方法三小方法
力扣题目链接:leetcode.cn/problems/in…
给你一个整数数组 nums ,找出并返回所有该数组中不同的递增子序列,递增子序列中 至少有两个元素 。你可以按 任意顺序 返回答案。
数组中可能含有重复元素,如出现两个整数相等,也可以视作递增序列的一种特殊情况。
示例 1:
输入:nums = [4,6,7,7] 输出:[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6,7,7],[7,7]]
示例 2:
输入:nums = [4,4,3,2,1] 输出:[[4,4]]
提示:
1 <= nums.length <= 15-100 <= nums[i] <= 100
方法一:二进制枚举
二进制枚举每一种子序列,然后判断这个子序列是否合法,如果合法就添加到答案中
其中二进制的每一位对应原始数组中的一个元素,这一位为0则不取这个元素,否则取这个元素。
主要答案需要去重,可以使用自带哈希表
- 时间复杂度,二进制枚举的时间复杂度是;哈希表中最大元素个数为,此时一次插入的时间复杂度是
- 空间复杂度
AC代码
C++
class Solution {
public:
vector<vector<int>> findSubsequences(vector<int>& nums) {
// unordered_set<vector<int>, VectorHash, VectorEqual> se;
set<vector<int>> se;
int n = nums.size(), to = 1 << n;
for (int i = 0; i < to; i++) {
int last = -100;
vector<int> thisV;
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (i & (1 << j)) {
if (nums[j] < last)
goto loop;
thisV.push_back(nums[j]);
last = nums[j];
}
}
if (thisV.size() > 1)
se.insert(thisV);
loop:;
}
vector<vector<int>> ans;
for (auto& v : se)
ans.push_back(v);
return ans;
}
};
方法一.2:针对方法一中哈希表的优化
与方法一相比,我们使用,这样插入的效率会变高。
但是的默认没有的哈希函数,需要我们自定义的哈希函数或者将映射为整数,同时将整数映射为
具体映射方法为:
因为vector中每个数的取值范围是,所以我们可以将每个数加上,这样每个数的取值范围就是一共种。使用无符号整数每次乘以后加上新的数 自然溢出,发现对于力扣此题没有产生哈希冲突。
- 时间复杂度,unordered_set的插入时间复杂度是,但是需要遍历最大长度为的数组来求得哈希值
- 空间复杂度
AC代码
C++
class Solution {
private:
unordered_map<unsigned, vector<int>> ma;
unsigned hash(vector<int>& v) {
unsigned ans = 0; // 32位无符号整数自然溢出
for (int& t : v) {
ans = ans * 201 + (t + 101); // t + 101 -> [1, 201] // +100不可以!!!会冲突 // 如果+100的话,[-100, 5]和[5]都会是105
}
ma[ans] = v;
return ans;
}
public:
vector<vector<int>> findSubsequences(vector<int>& nums) {
// unordered_set<vector<int>, VectorHash, VectorEqual> se;
unordered_set<int> se;
int n = nums.size(), to = 1 << n;
for (int i = 0; i < to; i++) {
int last = -100;
vector<int> thisV;
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (i & (1 << j)) {
if (nums[j] < last)
goto loop;
thisV.push_back(nums[j]);
last = nums[j];
}
}
if (thisV.size() > 1)
se.insert(hash(thisV));
loop:;
}
vector<vector<int>> ans;
for (auto& t : se)
ans.push_back(ma[t]);
return ans;
}
};
方法三:深度优先搜索DFS
我们用函数dfs(nums, loc, lastNum)来计算数组从开始,上一个数是的所有可行方案
用一个临时数组来存放当前方案
如果(已经超出有效范围了),那么就看中存放的方案是否合法(至少两个数),如果合法就添加到答案中。
如果,那么就有“选nums[loc]”和“不选nums[loc]”两种方案。“选nums[loc]”的前提是。
如果选择,那么就将添加到临时数组中,递归深搜,返回时再将其从临时数组的末尾移除。
如果不选择,那么当且仅当时才进行深搜,因为前面的和相等,所以“选了lastNum不选nums[loc]”和“选了nums[loc]不选lastNum”是等价的,不选择而仍然递归深搜会导致答案重复。
- 时间复杂度
- 空间复杂度,临时数组和递归消耗的空间复杂度都是
虽然时间复杂度看似和方法一相同,但实际执行效率还是要高一些。
AC代码
C++
class Solution {
private:
unordered_map<unsigned, vector<int>> ma;
unsigned hash(vector<int>& v) {
unsigned ans = 0; // 32位无符号整数自然溢出
for (int& t : v) {
ans = ans * 201 + (t + 101); // t + 101 -> [1, 201] // +100不可以!!!会冲突 // 如果+100的话,[-100, 5]和[5]都会是105
}
ma[ans] = v;
return ans;
}
public:
vector<vector<int>> findSubsequences(vector<int>& nums) {
// unordered_set<vector<int>, VectorHash, VectorEqual> se;
unordered_set<int> se;
int n = nums.size(), to = 1 << n;
for (int i = 0; i < to; i++) {
int last = -100;
vector<int> thisV;
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (i & (1 << j)) {
if (nums[j] < last)
goto loop;
thisV.push_back(nums[j]);
last = nums[j];
}
}
if (thisV.size() > 1)
se.insert(hash(thisV));
loop:;
}
vector<vector<int>> ans;
for (auto& t : se)
ans.push_back(ma[t]);
return ans;
}
};
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